基于拉曼光谱的鸡蛋新鲜度检测及分类方法

作者：谭航彬; 姜丽^*; 金尚忠; 徐睿; 李伊凡; 于自珍; 蒋彩铃

来源：中国计量大学学报, 2022, 33(02): 181-203.

• 拉曼光谱
• 鸡蛋新鲜度
• 主成分分析
• 正交矫正的偏最小二乘-线性判别

目的:基于拉曼光谱对鸡蛋的新鲜度进行检测并分类。方法:检测0～40 d鸡蛋蛋黄和蛋清的拉曼光谱并对光谱进行预处理。检测0～40 d内鸡蛋的新鲜度指标，并根据新鲜度指标的结果对鸡蛋进行分类预测。分别以预处理后的蛋黄和蛋清拉曼光谱作为输入量，通过主成分-线性判别(principal component analysis-linear discriminant analysis, PCA-LDA)和正交矫正的偏最小二乘-线性判别(orthogonal partial least squares-linear discriminant analysis, OPLS-LDA)分类模型，对鸡蛋品质进行分类。对比两种模型的分类准确率，得到最佳分类模型。结果:经过平滑、去基线等预处理之后拉曼光谱的信噪比明显提高，光谱中的冗余减少，能更好地用于后续分析；PCA-LDA模型对蛋黄光谱分类的准确率为96.3%,对蛋清光谱分类的96.7%,而OPLS-LDA分类模型对蛋黄光谱分类的准确率为98.6%,蛋清光谱分类的准确率为99.2%。通过对比两种模型的分类准确率证明OPLS-LDA模型对鸡蛋拉曼光谱的分类效果最佳。结论:拉曼光谱检测对鸡蛋新鲜度检测及分类具有可行性。

• 单位
  中国计量大学; 光学与电子科技学院